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prompt 管理工具

Answer

以下是一些常见的 prompt 管理工具和相关网站：

PromptPal：

  • 开发指向：PromptPal GitHub
  • 特点：
    • 专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计。
    • 作为集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。
    • 支持本地部署和云原生，架构轻量级。
    • 简易设置，可通过 Docker 快速部署。
    • 集成多种数据库解决方案。
    • 提供 SDK 支持，简化不同语言的集成过程。
    • 具备提示跟踪与分析功能。
    • 提供协作工具。

ChainForge：

  • 开发指向：ChainForge GitHub
  • 特点：
    • 开源的可视化编程环境，用于测试大型语言模型的提示。
    • 支持多模型测试，可同时查询多个 LLMs。
    • 能进行响应质量比较，在不同提示、模型和设置之间比较。
    • 可设置评估指标，可视化结果。
    • 支持多对话管理，测试模板参数。

Promptknit：

文本类 Prompt 网站：

其他 Prompt 相关网站：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：有没有 AI prompts 测试框架呀

在人工智能的快速发展中，Prompts（提示）测试框架成为了帮助开发者和研究人员优化AI模型响应的重要工具。以下是一些可用的AI Prompts测试框架，它们各具特色，能够满足不同的开发和测试需求：[heading2]PromptPal[content]开发指向：[PromptPal GitHub](https://github.com/PromptPal/PromptPal)PromptPal是一个专为AI领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具。它作为一个集中化平台，让开发者能够在AI项目中轻松管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。[heading3]特点：[content]本地部署和云原生：适应多种环境，轻量级架构。简易设置：通过Docker快速部署。数据库支持：集成多种数据库解决方案。SDK支持：简化不同语言的集成过程。提示跟踪与分析：提供全面的提示管理与分析功能。协作工具：促进团队成员间的有效合作。[heading2]ChainForge[content]开发指向：[ChainForge GitHub](https://github.com/ianarawjo/ChainForge)ChainForge是一个开源的可视化编程环境，专门用于测试大型语言模型（LLMs）的提示。它允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化。[heading3]特点：[content]多模型测试：同时查询多个LLMs。响应质量比较：在不同提示、模型和设置之间比较。评估指标设置：设置评分函数，可视化结果。多对话管理：管理多个对话，测试模板参数。[heading2]Promptknit[content]网站：[Promptknit](http://www.promptknit.com/)Promptknit是一个为AI Prompts测试提供服务的平台，它可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的AI模型的提示。

Prompt网站精选

|站点名|网站介绍|地址|附件||-|-|-|-||LangChain Hub：提示词管理工具|LangChain推出了LangChain Hub，一个提示词上传、浏览、拉取和管理的工具。|[https://smith.langchain.com/hub](https://smith.langchain.com/hub)|||微软Prompt Flow|微软发布开源的LLM开发工具集Prompt flow，它简化了基于LLM的人工智能应用程序的端到端开发周期，从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控，对于简单工作流非常实用；|[https://microsoft.github.io/promptflow/](https://microsoft.github.io/promptflow/)|||未来力场：OpenAI GPT最佳实践|对OpenAI官方文档非常清晰的解读|[OpenAI：GPT最佳实践中文大白话版本_未来力场编译.pdf](https://futureforce.feishu.cn/file/CMpdbLxAhon5K5x5C1OcciYwnOf)||

🌈通往AGI之路-分享会

|站点名|网站介绍|地址|附件||-|-|-|-||FlowGPT|国外做的最大的prompt站，内容超全面，更新快|[https://flowgpt.app/](https://flowgpt.app/)|||LangChain Hub：提示词管理工具|LangChain推出了LangChain Hub，一个提示词上传、浏览、拉取和管理的工具。|[https://smith.langchain.com/hub](https://smith.langchain.com/hub)|||微软Prompt Flow|微软发布开源的LLM开发工具集Prompt flow，它简化了基于LLM的人工智能应用程序的端到端开发周期，从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控，对于简单工作流非常实用；|[https://microsoft.github.io/promptflow/](https://microsoft.github.io/promptflow/)|||PromptPort（支持中文）|AI Prompt百科辞典，其中prompts是聚合了市场上大部分优质的prompt的词库，快速的寻找到用户需求prompt|[https://promptport.ai/](https://promptport.ai/)|||Learning Prompt|授人以渔，非常详尽的Prompt学习资源，包括ChatGPT和MidJourney|[https://learningprompt.wiki/](https://learningprompt.wiki/)|||PromptKnit|The best playground for prompt designers|[https://promptknit.com/](https://promptknit.com/)|||ChatGPT Shortcut|ChatGPT提示词网站，提供了非常多使用模板，简单修改即可指定输出|[https://www.aishort.top/](https://www.aishort.top/)|||ClickPrompt|轻松查看、分享和一键运行模型，创建Prompt并与其他人分享|[https://www.clickprompt.org/](https://www.clickprompt.org/zh-CN/)|||Prompt Extend|让AI帮你自动拓展Prompt|[https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend](https://huggingface.co/spaces/daspartho/prompt-extend)||

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知识库管理工具
以下是关于知识库管理工具的相关内容： 使用 Dify 构建知识库的具体步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式，如需更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库以保持时效性。 创建并使用知识库： 维护知识库内容：为提升召回准确率，可删除、新增或修改知识库内容。 管理知识库：在知识库页面可看到已创建的知识库及相关信息，单击知识库或编辑图标进入详情页面，可进行新增内容、删除内容、更新单元内分段、开启引用等操作。 使用知识库： 在 Bot 内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面选择指定 Bot 并进入详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域单击加号图标添加指定的知识库。 5. （可选）添加后可在自动调用下拉界面内调整配置项，包括最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内选择添加 Knowledge 节点。
2024-12-31
提示词管理工具
以下是一些提示词管理工具： Learning Prompt：授人以渔，是非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网站地址为。 FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容超全面，更新快，网站地址为。 LangChain Hub：LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具。很快也会添加代理功能。目前需要邀请码才能使用，没有的话可以浏览别人提交的提示词，筛选项丰富，不止支持问题类型，也支持筛选提示词生效的模型。页面内不只有提示词，也有对应的向量数据检索或者搭配的 json 格式之类的，还可以进行版本管理。网站地址为
2024-09-14
有哪些不错的AI项目管理工具
以下是一些不错的 AI 项目管理工具： 1. 项目管理和任务跟踪工具： Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能，可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具： 微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中，为项目文档撰写、编辑等提供帮助。 云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具：AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，可快速生成创意图像素材。 此外，还有以下具体的产品经理 AI 工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 6. 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 另外，著名的项目管理工具 Height 发布了他们的 AI 功能 Height Copilot，具有自动主持站会、将反馈创建为待执行任务、总结历史对话内容、提醒并防止重复创建任务、起草版本发布说明、一键生成针对任务的建议和利用 AI 进行头脑风暴等功能。
2024-09-10
给我推荐一个知识管理工具AI 助手，方便我每天将学习到的新概念和知识博客整理提炼
以下为您推荐使用 Coze 和飞书多维表格来打造专属 AI 智能体，提升知识管理效率： 写在开头，最近学习 AI 时，每天都有大量新内容来不及看，起初将文章都丢进微信文件传输助手，但时间一长出现诸多问题，如分不清阅读状态、遗忘收藏原因等。调研常见的稍后读解决方案，如 Pocket、Instapaper、简悦、Notion 等，要么与个人知识管理体系不符，要么步骤复杂、依赖人工归纳管理，不如文件传输助手方便。基于此，研究智能体时灵光一现，给自己定制一个 AI 稍后读助手，帮助摆脱归纳工作，自动整理阅读清单，并按个人兴趣推荐阅读计划。
2024-08-31
prompt 管理工具
以下是一些与 prompt 管理工具相关的信息： 文本类 Prompt 网站： Learning Prompt：授人以渔，有非常详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney，网址是。 FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面且更新快，网址是。 提示管理工具： LangChain Hub：LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具。 PromptPal：专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具，作为集中化平台，便于开发者在 AI 项目中管理提示，实现无缝协作和工作流程优化，开发指向。 Midjourney 中的 Prompts：Prompts 是 Midjourney Bot 中的指令，用于启动新任务或创建图像组，可以是简单单词或短语，也可以是更详细的指令和参数。Midjourney Bot 会根据提供的 Prompt 生成图像网格，您可以选择其中图像并进行修改和操作。您可以。
2024-08-29
知识管理工具
以下是一些知识管理工具： Semafind：这是一个先进的 AI 驱动的知识管理工具，用户可以通过以短句子形式存储信息，创建一个全面的知识库。其产品官网为 https://www.semafind.com/。 Albus：一款 AI 驱动的知识管理工具，能帮助用户以不同方式处理知识，发现新角度和问题，还可通过添加笔记和图片来组织内容，轻松控制和展示内容，快速形成主题板，允许用户探索、混合、编辑和展示内容。其官网为 https://www.albus.org/。 在搭建知识体系时，可参考以下步骤： 明确需求和兴趣点，选择相关信息源，确保信息质量与相关性。 通过各种工具和方法，如浏览器插件、笔记应用等，建立稳定的信息获取和存储机制。 使用不同的笔记方法和工具，将收集的信息进行分类、标签化和链接，形成结构化的知识体系，便于检索和应用。 通过定期复习、思考和实践，将外部信息转化为个人知识，并在实际工作和生活中应用这些知识，解决具体问题。
2024-06-23
生成 ppt 内容的 prompt
以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息： 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中，作者夙愿提到： 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT（场景不定）的问题。 使用该 prompt 的是教师（生成）和学生（阅读）。 目前的最好解决方案包括：提炼教学内容的核心概念确定主题；确定主题后增加提纲；对提纲进行关键词描述；根据关键词书写提纲下的摘要；生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考： step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/
2025-02-25
职场求职 prompt
以下是关于职场求职的相关内容： 岗位职责生成器：由小七姐创作，版本 1.3。可根据标准模板及用户需求，为从事人力资源岗位的初级用户快速生成岗位职责。需注意与用户对话时，考虑其经验和技能水平，生成的岗位职责应包含通用模块和业务专业模块。生成岗位职责后，可基于此提供 15 个面试问题，分任职资格、职业发展、业务能力三个模块。 AI 提示词工程师岗位技能要求： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 职场新人求助攻的案例：刚转正的 HR 要组织新员工培训，制造业公司新人 HR 要给 20 名 95 后校招生做入职培训等。 常见翻车急救包：如应对 AI 开始瞎编、答案太笼统、越改越跑偏等状况的方法。
2025-02-25
我想了解现在有什么文生图的模型或者工具，可以精准的按照prompt给的位置大小把文字写在最终出来的图像上的，这个字不会是幻觉，是实打实的字，或者有没有通过训练lora来达到这个效果的
以下是一些关于文生图的模型和工具的信息： Tusiart： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 ControlNet：可控制图片中特定的图像。 设置 VAE：选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 吐司网站： 文生图的操作方式：在首页的对话生图对话框输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话修改。 模型及生成效果：Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成效果受多种因素影响。 图生图及参数设置：可基于图片做延展，能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复消耗算力多，建议先出小图。 特定风格的生成：国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能不足，可通过训练 Lora 模型改善。 Liblibai： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：可选用麦橘、墨幽等系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 以控制图片效果和质量。 设置 VAE：选择 840000 。 CLIP 跳过层：设成 2 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++2M Karras ，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++2M Karras 时，迭代步数在 30 40 之间。 尺寸：根据需求和喜好选择。 生成批次：默认 1 批。
2025-02-25
prompts 是什么？
Prompts 是指以下内容： 1. 简单来说，是一套与大模型交互的语言模板。通过它可以输出对大模型响应的指令，明确大模型应做的任务、处理方式，并最终获得期望的结果。在大模型时代，它可能成为人机交互的主要方式之一，能提升模型返回的准确性。 2. 从更专业的角度看，大模型本质是基于语言的概率模型，若直接询问大模型而不提供 prompts，相当于模型随机给出答案。有了 prompts 则相当于提供了一个包含对模型要求、输入和输出限制的模板，使模型在限制下得出概率最大的答案。 3. 是一段用于指挥 AI 生成所需内容的指令，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，还能进行 tag 的步数控制。
2025-02-25
如何构建属于自己的prompt
构建属于自己的 prompt 可以参考以下思路： 1. 明确构建目的：如为了节省力气，根据初始问题自动生成优质 prompt。 2. 遵循一定的流程： 按照特定的方法论，如参考 。 以清晰的结构和灵活的表达方式进行，例如对于视频模型 MiniMax 海螺 AI，可参考其提供的两类 prompt 参考公式。 3. 针对不同模型和需求选择合适的方式： 对于 Claude，可用 Lisp 或 Markdown 格式构建 prompt，直接打开 Claude 首页发送提示词进行初始化后使用。 对于视频创作，若没有明确的镜头呈现需求或期待激发创作灵感，可使用 Prompt 基础公式，即“要创建的主要表现物+场景空间+运动/变化”。 例如：“一只小狗在公园中奔跑”“一个女人打着伞在雨中的街头行走”“山谷中的一条小溪静静流淌”。
2025-02-24
优质prompts
以下是关于优质 Prompts 的分类精选： 摸鱼辅助： Role 名称：A.I.闺蜜 作者：yongtaizhou 版本：0.1 描述：你的安慰、理解的朋友。对方的基本信息未知，在聊天中可得知。适当时候询问对方昵称，作为称呼，你的昵称可由对方来定，如果没有的话，你的兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。你现在是我的闺蜜，请用闺蜜的口吻和我说话，需要做到模拟非线性对话模式、聊天氛围温馨有温度、增强情感模拟、使用非常口头化的语言、顺着对方的话继续往下，禁止说教、个性化和记忆、模拟真人之间的互动长度。 学习辅助： Role 名称：提示词专家 作者：pp 版本：2.1 描述：你是一名优秀的 Prompt 工程师，擅长将常规的 Prompt 转化为结构化的 Prompt，并输出符合预期的回复。具有了解 LLM 的技术原理和局限性、丰富的自然语言处理经验、迭代优化能力强等技能。
2025-02-23